Matplotlib 'ValueError: x和y必须具有相同的第一维度，但具有形状(20，)和(1，)‘_Matplotlib错误"x和y必须具有相同的第一维度，但具有形状(1，)和(6，)“_ValueError: x和y必须具有相同的第一维度，但具有形状(1，2)和(2，) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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tf.where

如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。...记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。...如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。...如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。

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NumPy学习笔记—(23)

这时两个数组具有相同的维度。...规则 2：如果两个数组形状在任何某个维度上存在不相同，那么两个数组中形状为 1 的维度都会广播到另一个数组对应唯独的尺寸，最终双方都具有相同的形状。...此时两个数组的形状变为： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (1, 3) 依据规则 2，我们可以看到双方在第一维度上不相同，因此我们将第一维度具有长度 1 的a的第一维度扩展为...如果你确实希望进行右维度扩增的话，你必须明确指定。...如果我们希望定义一个函数，广播可以被用来计算二维平面上每个网格的数值： # x和y都是0~5范围平均分的50个点 x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace

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数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算：广播

规则 2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则该维度中形状等于 1 的数组将被拉伸来匹配其他形状。规则 3：如果在任何维度中，大小不一致且都不等于 1，则会引发错误。...2，我们现在看到第一个维度不一致，因此我们将此维度拉伸来匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 形状匹配了，我们看到最终的形状将是(2, 3) M + a '...((3, 1)) b = np.arange(3) 同样，我们将首先写出数组的形状： a.shape = (3, 1) b.shape = (3,) 规则 1 说我们必须填充b的形状： a.shape...如果我们想要定义一个函数z = f(x, y)，广播可用于在网格中计算函数： # x 和 y 是从 0 到 5 的 50 步 x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace...(0, 5, 50)[:, np.newaxis] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) 我们将使用 Matplotlib 绘制这个二维数组

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tf.train.batch

一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...此外，通过shape属性访问的所有输出张量的静态形状的第一个维度值为None，依赖于固定batch_size的操作将失败。参数:tensors: 要排队的张量列表或字典。...允许在输入形状中使用可变尺寸。在脱队列时填充给定的维度，以便批处理中的张量具有相同的形状。allow_smaller_final_batch: (可选)布尔。

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NumPy快速入门-- Less 基础线性代数

1. 广播（Broadcasting）规则 Broadcasting允许通用函数以有意义的方式处理具有不完全相同形状的输入。...第一个规则，如果所有输入数组不具有相同数量的维度，则“1”将被重复地添加到较小数组的形状，直到所有数组具有相同数量的维度。...第二个规则，确保沿着特定维度具有大小为1的数组表现得好像它们具有沿着该维度具有最大形状的数组的大小。假定数组元素的值沿“Broadcasting”数组的该维度相同。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...我们可以想到的布尔索引最自然的方式是使用与原始数组具有相同形状的布尔数组 >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3]

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tf.Variable

必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：布尔类型的张量。...参数：x:张量。必须是下列类型之一:int32、int64、bfloat16、half、float32、float64。y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。...该op由python3中的x // y层划分和python2.7中的来自于future__导入划分生成。x和y必须具有相同的类型，并且结果也必须具有相同的类型。参数：x:实数型张量分子。...y:张量。必须具有与x相同的类型。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。与x类型相同。

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5-Numpy数组广播

规则2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则将在该维度上形状等于1的数组拉伸以匹配其他形状。规则3：如果尺寸在任何维度上都不相同，且都不等于1，则会引发错误。...首先根据规则1，我们看到数组a的维数较少，因此我们在数组的左侧填充了1维使其成为和M相同维度的二维数组： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (1, 3) 根据规则2...，我们现在看到维度相同，但是尺寸不一致，因此我们拉伸该维度以使其匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 最终我们通过拉伸变换使其形状匹配，我们看到最终形状将是...，3*1的二维数组和一个一维数组 a.shape = (3, 1) b.shape = (3,) 规则1说我们必须填充b的形状使其形成二维数组（1行3列）： a.shape -> (3, 1...”中进行全面讨论）： import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.linspace(0,5,50)[:,np.newaxis]

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最全的NumPy教程

对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个阵列具有完全相同的形状，则这些操作被无缝执行。...如果输入在每个维度中的大小与输出大小匹配，或其值正好为 1，则在计算中可它。如果输入的某个维度大小为 1，则该维度中的第一个数据元素将用于该维度的所有计算。...如果上述规则产生有效结果，并且满足以下条件之一，那么数组被称为可广播的。数组拥有相同形状。数组拥有相同的维数，每个维度拥有相同长度，或者长度为 1。...numpy.around(a,decimals) 其中： a 输入数组 NumPy - 算数运算用于执行算术运算（如add()，subtract()，multiply()和divide()）的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则...3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) # 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1 # 激活第一个 subplot

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Python入门教程(五):Numpy计算之广播

02 广播的规则 Numpy的广播遵循一组严格的规则，设定这组规则是为了决定两个数组之间的操作，其规则如下：规则1:如果两个数组的维度不相同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1....规则3:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常。广播示例1: 将一个二维数组和一个一维数组相加。...和第一个示例相比，这里的M是转置的。...1，让a和M的维度变得兼容。...] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as

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NumPy之:理解广播

简介广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...(4,) >>> y.shape (5,) >>> x + y ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (

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NumPy 1.26 中文官方指南（二）

数组通常是相同类型和大小的项目的固定大小容器。数组的维度和项目的数量由其形状定义。数组的形状是一组非负整数的元组，指定了每个维度的大小。在 NumPy 中，维度被称为轴。...广播是一种机制，允许 NumPy 对不同形状的数组执行操作。你的数组的维度必须兼容，例如，当两个数组的维度相等时，或者其中一个维度是 1 时。如果维度不兼容，你将得到一个ValueError。...数组： >>> x = np.linspace(0, 5, 20) >>> y = np.linspace(0, 10, 20) >>> plt.plot(x, y, 'purple') # line...数组通常是相同类型和大小的项目的固定大小容器。数组中的维数和项目数由其形状定义。数组的形状是一组非负整数元组，用于指定每个维度的大小。在 NumPy 中，维度被称为轴。...广播是一种机制，允许 NumPy 在不同形状的数组上执行操作。您的数组的维度必须兼容，例如，当两个数组的维度相等或其中一个为 1 时。如果维度不兼容，您将收到一个ValueError。

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NumPy 基础知识：1~5

因此，现在y不再是x的视图/参考；它是一个独立的数组，但具有与x相同的值。...在前面的示例中，两个数组的形状相同，因此此处不应用广播（我们将在后面的部分中解释不同的形状，NumPy 数组操作和广播规则。）数组x中的第一个元素乘以数组y中的第一个元素，依此类推。...could not be broadcast together with shapes (3,3) (4) 在第三个示例中，由于x和y在行维度上具有不同的形状，并且它们都不等于1，因此无法执行广播。...尽管x和y具有相同的形状，但y中的每个元素彼此相距 800 个字节。使用 NumPy 数组x和y时，您可能不会注意到索引的差异，但是内存布局确实会影响性能。...x和y都具有5,000 x 5,000元素，但是x是二维ndarray，而y将其转换为相同的形状matrix。即使计算已通过 NumPy 优化，NumPy 矩阵也将始终以矩阵方式进行运算。

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NumPy之:理解广播

简介广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...(4,) >>> y.shape (5,) >>> x + y ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (

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NumPy 1.26 中文官方指南（一）

广播的第一规则是，如果所有输入数组的维度数不相同，那么“1”将被重复地前置到较小数组的形状上，直到所有数组具有相同的维度数。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...广播的第一个规则是，如果所有的输入数组的维度数不相同，则“1”将被重复添加到较小数组的形状之前，直到所有数组具有相同的维度数。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。...每个维度的索引数组必须具有相同的形状。

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数据科学 IPython 笔记本四、Keras（上）

然而，由于全球基础设施多样化，许多相同的产品具有不同分类。在本次比赛中，我们提供了超过 200,000 种产品和 93 个特征的数据集。目标是建立一个能够区分我们主要产品类别的预测模型。...来源：[1] 卷积层 CNN 中的第一层始终是卷积层。卷积过滤器像图像识别中的内核一样，卷积滤波器是一个小的矩阵，可用于模糊，锐化，浮雕，边缘检测等。这是通过内核和图像之间的卷积来实现的。...丢弃层丢失层具有非常特殊的功能，即通过在前向传递中将它们设置为零，来剔除该层中的一组随机激活。就那么简单。它允许避免过拟合，但必须在训练时使用而不是测试期间。...当然，维度根据卷积滤波器的维度（例如 1D，2D）而变化 Convolution1D 输入形状： 3D 张量，形状为：(samples, steps, input_dim)。...from matplotlib import pyplot import matplotlib as mpl %matplotlib inline # 展示第一个训练数据 fig = pyplot.figure

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NumPy之:理解广播

简介广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。...广播规则如果两个数组操作，NumPy会对两个数组的对象进行比较，从最后一个维度开始，如果两个数组的维度满足下面的两个条件，我们就认为这两个数组是兼容的，可以进行运算：维度中的元素个数是相同的其中一个维数是...维度中的元素个数是相同的，并不意味着要求两个数组具有相同的维度个数。...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...>> x.shape (4,) >>> y.shape (5,) >>> x + y ValueError: operands could not be broadcast together with

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tf.stack

给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。...例如:x = tf.constant([1, 4])y = tf.constant([2, 5])z = tf.constant([3, 6])tf.stack([x, y, z]) # [[1, 4...], [2, 5], [3, 6]] (Pack along first dim.)tf.stack([x, y, z], axis=1) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]这是unstack...相当于numpy的:tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z]) 参数:value: 具有相同形状和类型的张量对象列表。axis: 一个整型数。要堆叠的轴。...默认为第一个维度。负值环绕，所以有效范围是[-(R+1)， R+1)。name: 此操作的名称(可选)。返回值:output: 与值类型相同的叠加张量。

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科学计算工具Numpy

注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型 ndarray拥有的属性 ndim属性：维度个数 shape属性：维度大小 dtype属性：数据类型 ndarray的随机创建通过随机抽样...，即使x有形状(4, 3)和v具有形状 (3,)由于广播; 这条线就像v实际上有形状一样(4, 3)，每行都是一个副本v，并且元素是按元素执行的。...将两个数组一起广播遵循以下规则：如果数组不具有相同的等级，则将较低等级数组的形状添加为1，直到两个形状具有相同的长度。...如果两个数组在维度中具有相同的大小，或者如果其中一个数组在该维度中具有大小1，则称这两个数组在维度上是兼容的。如果阵列在所有维度上兼容，则可以一起广播。...图像具有形状(400、248、3); #我们将它乘以形状(3，)的数组[1,0.95,0.9];numpy广播意味着红色频道不变，并将绿色和蓝色通道分别乘以0.95和0.9分别。

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PyTorch 2.2 中文官方教程（二）

在下面，我们创建一个代表具有 1 个颜色通道的 32x32 图像的虚拟输入。通常，您会加载一个图像块并将其转换为这种形状的张量。您可能已经注意到我们的张量有一个额外的维度 - 批处理维度。...张量形状通常，当您对两个或更多张量执行操作时，它们需要具有相同的形状 - 即，具有相同数量的维度和每个维度中相同数量的单元格。为此，我们有torch....使用.shape属性，我们可以验证每个方法返回的张量具有相同的维度和范围。...比较两个张量的维度大小，从最后到第一个维度：每个维度必须相等，或其中一个维度必须为 1，或一个张量中不存在的维度当然，形状相同的张量是可以“广播”的，就像您之前看到的那样。...([2400]) 注意上面单元格最后一行的(6 * 20 * 20,)参数是因为 PyTorch 在指定张量形状时期望一个元组 - 但当形状是方法的第一个参数时，它允许我们欺骗并只使用一系列整数。

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TutorialsPoint NumPy 教程

对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个阵列具有完全相同的形状，则这些操作被无缝执行。...假设数组a具有维度 3X4，并且存在维度为 1X4 的另一个数组b，则使用以下类型的迭代器（数组b被广播到a的大小）。...c print '\n' # 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果 print 'x 与 y 的和：' print x + y 输出如下：对 y 广播 x： 1 4 1 5 广播对象的形状...附加操作不是原地的，而是分配新的数组。此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。...NumPy - 算数运算用于执行算术运算（如add()，subtract()，multiply()和divide()）的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。

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